原创翻译加学习笔记,方便国人学习算法知识! 原文链接http://www.geeksforgeeks.org/np-completeness-set-1/ 我们已经找到很多很高效的算法来解决很难得问题,例如最短路径(shortest path),一笔画问题(Euler graph),最小生成树(minimum spanning tree)等等.这些都是算法设计者的胜利.在这一篇文章中,我们来讨论一下一些失败的例子. 是不是所有的计算问题都可以用计算机解决? 有一切计算问题是没法用算法解决的,即使…

1.概念 好算法:Edmonds与1975年提出:具有多项式时间(O(nk)的算法为好算法. P类问题:存在多项式时间算法的问题.如:货郎问题.调度问题.最大团问题.最大独立集问题.Steiner树问题.背包问题.装箱问题. NP:( Non-Deterministic Polynomial ),多项式非确定性问题.可以在多项式时间内验证一个非确定性算法给出的解是否是正解.如:梵塔问题.推销员旅行问题. NP完全问题:该问题的所有可能答案,都可以在多项式时间内进行正确与否的验算. SAT问题:(…

如果一个算法的最差时间效率属于O(p(n)),则该算法可以在多项式的时间内对问题进行求解,其中p(n)是输入规模n的一个多项式函数. 可以在多项式时间内求解的问题是易解的.不能在多项式时间内求解的问题是难解的. 判定问题是能够回答是或否的问题,通常第一,只有判定问题才属于P. P类问题是一类能够用确定性的算法,在多项式的时间内求解的判定问题,这种问题类型也称为多项式类型. 为什么要将P约束为判定问题? 1.不能在多项式时间内求解的问题会产生指数级的巨大输出. 2.许多重要问题可以化简为一系列更容…

转自CSDN默一鸣 https://blog.csdn.net/yimingsilence/article/details/80004032 在讨论算法的时候,常常会说到这个问题的求解是个P类问题,或者是NP难问题等等,于是我特地搜了这方面的资料,自己总结了下,估计研究算法的大家应该都知道,要是我总结的哪里不对,欢迎一起探讨~ 在讲P类问题之前先介绍两个个概念:多项式,时间复杂度.(知道这两概念的可以自动跳过这部分) 1.多项式:axn-bxn-1+c 恩....就是长这个样子的,叫x最高次为n…

目录 NP完全问题的证明 一.限制法 最小覆盖问题(VC) 子图同构问题 0-1背包(Knapsack) 三元集合的恰当覆盖(X3C) 集中集 有界度的生成树 多处理机调度 二.局部替换法 3SAT问题 两点间的哈密顿通路问题 区间排序 分量设计法 最小拖延排序 NP完全问题的证明 一.限制法 最小覆盖问题(VC) 问题实例 集合\(S\)的子集的集合\(C\),正整数\(k\).问\(C\)是否有\(S\)的大小不超过\(k\)的覆盖,即是否包含子集\(C' \subseteq C\)使得 \…

在算法复杂度分析的过程中,人们常常用特定的函数来描述目标算法,随着变量n的增长,时间或者空间消耗的增长曲线,近而进一步分析算法的可行性(有效性). 引入了Big-O,Big-Ω,来描述目标算法的上限.下限复杂度函数. 用Big-Θ描述和目标函数同序的复杂度函数,即由Big-Θ既是上限也是下限. 常常用到如下时间复杂度函数标度 1, log n, n, n log n, n^2, 2^n, n! 通常将具有n^x,x为正整数形式的时间复杂度函数称为多项式复杂度. 通常认为具有多项式时间复杂度的算法…

问题描述 n个人参加某项特殊考试. 为了公平,要求任何两个认识的人不能分在同一个考场. 求是少需要分几个考场才能满足条件. 输入格式 第一行,一个整数n(1<n<100),表示参加考试的人数. 第二行,一个整数m,表示接下来有m行数据 以下m行每行的格式为:两个整数a,b,用空格分开 (1<=a,b<=n) 表示第a个人与第b个人认识. 输出格式 一行一个整数,表示最少分几个考场. 样例输入 581 21 31 42 32 42 53 44 5 样例输出 4 样例输入 5101 2…

概念定义: P问题:能在多项式时间内解决的问题: NP问题:(Nondeterministic Polynomial time Problem)不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间内验证的问题: NPC问题:(NP Complete)NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能规约(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都能得到解决: NP hard问题:NP难问题,所有NP问题在多项式时间内都能规约(Reducibil…

背景:在看李航的<统计学习方法时>提到了NP完全问题,于是摆之. 问题解答:以下是让我豁然开朗的解答的摘抄: 最简单的解释:P:算起来很快的问题NP:算起来不一定快,但对于任何答案我们都可以快速的验证这个答案对不对NP-hard:比所有的NP问题都难的问题NP-complete:满足两点:1. 是NP hard的问题2. 是NP问题 稍微正式的解答: P就是能在多项式时间内解决的问题 NP就是能在多项式时间验证答案正确与否的问题. 所以P是否等于NP实质上就是在问,如果对于一个问题我能在多项式…

P: 能在多项式时间内解决的问题 NP: 不能在多项式时间内解决或不确定能不能在多项式时间内解决,但能在多项式时间验证的问题 NPC: NP完全问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的NP问题,即解决了此NPC问题,所有NP问题也都得到解决. NP hard:NP难问题,所有NP问题在多项式时间内都能约化(Reducibility)到它的问题(不一定是NP问题). 可以参考:https://www.zybuluo.com/chanvee/note/12722…